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데이터 라벨링 총정리 가이드

2023-08-20

데이터 라벨링 가이드와 관련된 썸네일

인공지능, 금융, 자율 주행 자동차 등 다양한 산업에서 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터가 정확하게 라벨링 되어야 합니다. 라벨링 된 데이터를 통해 여러 분야에 머신러닝 및 인공지능 기술을 적용하면 비즈니스 프로세스 개선 및 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

💡이 콘텐츠를 다 읽으면 알 수 있어요 (3분)

  1. 데이터 라벨링 정의
  2. 데이터 라벨링 종류
  3. 데이터 라벨링 과정
  4. 데이터 라벨링 품질 향상 과정
  5. 데이터 라벨링 외주 전 체크리스트

1. 데이터 라벨링이란?

데이터 라벨링이란, 텍스트, 오디오, 영상 등의 데이터에 라벨을 부여해 인공 지능 모델이 이해하고 활용할 수 있도록 변환하는 과정입니다. 라벨링 된 데이터는 ① 모델 훈련 ② 작업 자동화 ③ 관계 학습 ④ 분류 및 객체 검출 ⑤ 성능 평가 등의 역할을 합니다.


  • 모델 훈련: 데이터 라벨링은 모델의 학습 데이터를 생성하는 데 사용되며, 모델은 라벨링 된 데이터를 기반으로 라벨을 예측하는 학습을 진행합니다.
  • 작업 자동화: 데이터 라벨링을 통해 모델을 훈련하면 모델이 유사 작업을 자동으로 수행할 수 있어 자동화된 프로세스를 개발할 때 중요한 역할을 합니다.
  • 관계 학습: 입력 데이터와 관련된 출력값을 제공하는 라벨링 된 데이터를 통해 모델은 입출력 간의 관계 학습이 가능합니다.
  • 분류 및 객체 검출: 분류 및 객체 검출 작업을 위한 핵심 요소인 데이터 라벨링은 이미지 내의 물체 인식을 진행할 때 모델이 물체를 식별할 수 있도록 필요한 기준을 제공합니다. 
  • 성능 평가: 데이터 라벨링을 통해 모델의 정밀도, 정확성 등의 성능 평가가 가능하며 이는 모델을 개선하는 데 도움이 됩니다.
머신러닝 단어와 관련된 이미지

2. 데이터 라벨링의 종류

데이터 라벨링의 종류로는 ① 이미지 라벨링 ② 텍스트 라벨링 ③ 음성 라벨링 ④ 비디오 라벨링 ⑤ 센서 데이터 라벨링 등이 있으며, 이 외에도 더 많은 종류의 라벨링이 있습니다.


  • 이미지 라벨링: 이미지 내에 물체를 카테고리에 할당하는 이미지 분류나 이미지에서 윤곽을 추출해 각 픽셀을 클래스에 할당하는 세그멘테이션 작업이 이에 해당합니다.
  • 텍스트 라벨링: 텍스트로 이루어진 문서를 카테고리에 할당하는 텍스트 분류나 텍스트에서 날짜, 시간, 장소 등과 같은 개체를 인식하고 태그를 지정하는 개체명 인식 작업이 있습니다.
  • 음성 라벨링: 오디오 녹음을 텍스트로 변환하는 음성 텍스트 변환 작업이나 음성 데이터에 포함된 화자의 기쁨, 짜증, 우울 등의 감정을 분류하는 감정 분석이 이에 해당합니다.
  • 비디오 라벨링: 비디오에서 물체의 동작을 감지하고 분류하는 동작 인식이나 비디오에서 특정 물체의 경로를 기록하는 객체 추적이 있습니다. 
  • 센서 데이터 라벨링: 레이더 센서로 수집된 데이터로, 속도 및 크기 등을 식별하는 레이더 데이터 라벨링이나 생체 센서 데이터로 환자의 신체 기능을 모니터링하는 바이오센서 데이터 라벨링이 이에 해당합니다. 


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3. 데이터 라벨링 과정

데이터 라벨링은 ① 데이터 수집 ② 라벨링 작업 환경 설정 ③ 데이터 샘플 선정 ④ 라벨링 가이드 설정 ⑤ 데이터 라벨링의 과정으로 진행됩니다.


  • 데이터 수집: 텍스트, 비디오, 음성 등 라벨링 할 데이터를 수집합니다.
  • 라벨링 작업 환경 설정: 작업의 유형과 요구 사항에 맞춰 적절한 라벨링 도구를 선택하고, 데이터를 라벨링하고 품질 관리를 담당하는 팀을 구성하는 등의 작업을 진행합니다.
  • 데이터 샘플 선정: 대규모 데이터 세트에서는 초기에 데이터 샘플을 선정하여 라벨링을 시작하고, 데이터 샘플링을 통해 데이터 품질을 평가합니다.
  • 라벨링 가이드 설정: 라벨링 된 데이터의 일관성 유지 및 모델의 정확성 향상을 위해 어떤 라벨을 사용해야 하는지, 어떤 방식으로 수행해야 하는지 등의 내용이 포함된 라벨링 가이드를 설정합니다.
  • 데이터 라벨링: 라벨링 가이드를 바탕으로 라벨링 도구를 사용해 데이터에 적절한 라벨을 할당합니다.
데이터 라벨링을 연상시키는 이미지

4. 데이터 라벨링 품질 향상 방법

데이터 라벨링 품질을 향상시키는 방법에는 ① 라벨링 교육 ② 품질 관리 프로세스 구축 ③ 품질 평가 지표 사용 ④ 샘플 검토 및 재라벨링 ⑤ 라벨링 가이드 작성 등이 있습니다.


  • 라벨링 교육: 라벨링 작업을 진행하는 담당자에게 라벨링 도구 사용법이나 데이터 형식 등의 교육을 진행하면 데이터 라벨링의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
  • 품질 관리 프로세스 구축: 데이터 라벨링 진행 중에 데이터의 오류 식별과 수정을 할 수 있도록 품질 관리 프로세스를 구축하면 품질 향상에 도움이 됩니다.
  • 품질 평가 지표 사용: 라벨링 작업의 일관성, 정확도 등의 품질 측정을 위해 품질 평가 지표를 사용하는 것이 좋습니다.
  • 샘플 검토 및 재라벨링: 데이터 샘플을 만들어 검토하여 문제가 있을 경우 재라벨링을 진행하면 품질 개선에 도움이 됩니다.
  • 라벨링 가이드 작성: 누구나 보고 이해할 수 있도록 품질 기준이나 라벨링 규칙 등이 포함된 상세한 라벨링 가이드를 작성합니다.


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5. 외주 전 체크리스트

데이터 라벨링 외주 전에 ① 라벨링 유형 및 목적 ② 데이터 라벨링 정확성 ③ 데이터 보안 ④ 샘플 테스트 ⑤ 전문 업체 검토 등을 체크하는 것이 좋습니다.


  • 라벨링 유형 및 목적: 라벨링이 필요한 데이터 유형과 라벨링을 진행하는 목적을 명확하게 정의해야 합니다.
  • 데이터 라벨링 정확성: 데이터 라벨링의 정확성을 높이기 위해서 품질 평가 지표 등을 활용하여 라벨링 작업을 모니터링 합니다. 
  • 데이터 보안: 외주 업체에서 데이터 보안 관련 절차를 어떤 식으로 진행하는지 확인하고 계약 시 데이터 보호에 관한 내용을 강조합니다.
  • 샘플 테스트: 외주 업체의 경험과 전문성을 확인하기 위해 샘플 데이터를 테스트해 보는 것이 좋습니다.
  • 전문 업체 검토: 업체의 포트폴리오를 통해 이력 및 경험 등을 확인하여 프로젝트에 적합한 업체인지 확인해야 합니다.
데이터 라벨링 전문가 이미지

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데이터 라벨링 요약

데이터 라벨링은 데이터에 대한 정확한 레이블 또는 태그를 부여하는 과정을 의미합니다. 데이터 라벨링 품질 향상은 정확한 도메인 지식을 활용하고, 중복 및 모호한 라벨 처리, 품질 검증 및 피드백 반영 등의 과정으로 진행됩니다. 데이터 라벨링의 품질은 머신 러닝 및 딥 러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로 신중한 작업이 필요합니다.

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